import numpy as np # 生成一组随机数据 data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] hist, edges = np.histogram(data, bins=5) print(hist) print(edges)输出结果
时间: 2023-06-15 20:08:05 浏览: 72
输出结果应该是:
[2 2 2 2 2]
[ 1. 2.8 4.6 6.4 8.2 10. ]
其中,hist是每个区间内的数据个数,edges是每个区间的边界值。这里将数据分成了5个区间,每个区间的大小为2。第一个区间的边界值是1,第二个区间的边界值是2.8(即1+1.8),以此类推,最后一个区间的边界值是10。
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import numpy as np # 生成一组随机数据 data =[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] # 计算直方图 hist, edges = np.histogram(data, bins=5) # 打印直方图和边界数组 print(hist) print(edges)
你的代码有一些语法错误,可能是因为没有在 data 数组中使用逗号分隔数据。以下是修改后的代码:
```python
import numpy as np
# 生成一组随机数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 计算直方图
hist, edges = np.histogram(data, bins=5)
# 打印直方图和边界数组
print(hist)
print(edges)
```
这段代码会将 data 数组中的数据分成 5 个区间,并计算每个区间内包含的数据个数(即直方图)。打印出来的 hist 数组就是每个区间内包含的数据个数。edges 数组则表示每个区间的边界值。
import numpy as np # 生成一组随机数据 data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 计算直方图 hist, edges = np.histogram(data, bins=5) # 打印直方图和边界数组 print(hist) print(edges)
这段代码使用了numpy库中的histogram函数,用于计算一组数据的直方图。具体来说,该函数将数据分成多个等宽的区间(称为“bin”),并统计每个区间中数据的数量,最终返回每个区间的计数值和区间的边界数组。
在这个例子中,数据集是[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],共有10个元素。我们指定bins参数为5,表示将数据分成5个区间,每个区间的宽度为2。因此,第一个区间的范围是[1,3),第二个区间的范围是[3,5),以此类推,最后一个区间的范围是[9,11)。函数返回的hist数组表示每个区间中数据的数量,而edges数组则表示每个区间的边界。
执行该代码,会输出以下结果:
[2 2 2 2 2]
[ 1. 3.2 5.4 7.6 9.8 12. ]
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